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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 여러 가지 생리활성이 풍부한 시금치의 이용을 증대하고, 한국인의 기호도에 부합하는 페스토 제품을 개발하기 위한 기초 연구로 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 등의 배합 조건을 달리한 시금치 페스토의 품질 특성 및 관능특성을 분석하여 최적 제조 조건을 설정하고자 하였다.
제안 방법
- Mineapolis, MN, USA)의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다. 1차 선형효과, 2차 곡선효과 및 인자간 교호작용을 보았으며, 독립변수에 대한 종속변수의 반응 표면 상태를 peturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하여 분석하였다. 최적화는 수치최적화(numerical optimization)와 모형최적화(graphical optimization)를 통해 올리브 오일, 파마산 치즈 및 견과류의 양을 선정하였고, 그 때의 점을 예측하여 최적점으로 선정하였다.
- 특성차이검사 항목은 녹색도(greenness), 윤기(gloss), 시금치 냄새(spinach flavor), 시금치 맛(spinach taste), 기름진 맛(oily taste), 걸쭉한 정도 (thickness)에 대해 9점 척도를 이용하여 검사하였다. 기호도 평가 항목은 외관(appearance), 색(color), 냄새(flavor), 맛(taste)에 대한 기호도 및 전체적인 기호도(overall acceptance)의 항목에 대해 9점 척도법으로 선호도가 높을수록 높은 점수를 주도록 하였다.
- 실험의 객관성을 보장하고, 정확도를 증가시키기 위해 균형 불완비 블록계획법(BIBD: Balanced Incomplete Block Design)을 사용하여 랜덤화(randomization), 블록화(blocking)하였다. 따라서 15명의 관능검사 패널이 15가지의 시료 중 5가지의 시료를 평가하도록 하였으며, 관능검사는 특성차이검사와 기호도 평가로 나누어서 실시하였다. 관능검사를 실시할 때에는 익힌 스파게티 면을 함께 공급하여 평가하도록 하였다.
- 시금치 페스토 최적화 연구를 위해 주재료인 시금치 100 g에 대한 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 반응표면실험계획법에 따른 배합비는 Table 1과 같다. 반응표면분석 실험을 위해 3-level-3-factor 실험계획인 Box-Behnken Design(BBD)에 따라 독립변수로는 올리브 오일(X1), 파마산 치즈(X2), 견과류(X3)의 함량을 3개 요인으로 설정하여 세 가지 변수를 －1, 0, 1의 3단계로 부호화 하였다. 종속변수로는 pH, 색도(L, a, b), 점도, 총균수, 관능적 특성으로 설정하였다.
- 본 연구에서는 시금치의 활용도 증진을 위해 시금치 페스토의 최적조건을 구하고자 반응표면분석법을 활용하여 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류를 독립변수로 하여 실험을 계획하였고, 분석을 통해 최적화하였다. pH, 색도, 점도와 같은 이화학적 특성은 Linear model이 채택되었으며, 파마산 치즈의 함량이 증가할수록 pH 값은 감소하는 것으로 나타났다.
- 시금치 페스토는 500 mL 비커에 350 mL 담아 viscometer (DV-Ⅱ＋, MA, USA)를 이용하여 spindle No. 4를 사용하여 5 rpm으로 측정하여 cp(centipoise) 단위로 각각 3회씩 측정하여 평균값을 구하였다. 시료의 온도는 35℃로 유지하였으며, 30초간 작동시켜 측정하였다.
- 시금치 페스토의 pH는 pH meter(AB 15, Fisher Scientific, Pittsburgh, PA, USA)를 사용하여 각각 3회씩 측정하여 평균값으로 나타내었다.
- 시금치 페스토의 관능검사는 15명의 패널요원을 선발하여 충분한 지식과 관능검사의 평가기준을 숙지시킨 후, 관능검사에 응하도록 하였다. 실험의 객관성을 보장하고, 정확도를 증가시키기 위해 균형 불완비 블록계획법(BIBD: Balanced Incomplete Block Design)을 사용하여 랜덤화(randomization), 블록화(blocking)하였다.
- 종속변수로는 pH, 색도(L, a, b), 점도, 총균수, 관능적 특성으로 설정하였다. 시금치 페스토의 배합비는 바질 페스토 배합비(Kim 등 2007; Kim MH 2013; Park JW 2015)를 참고하여 예비실험을 통해 올리브 오일 100~300g, 파마산 치즈 25~75 g, 견과류 12~30 g의 한계구간을 결정하였다.
- 시금치 페스토의 색도는 셀(35 × 10 mm)에 담아 색차계(CR-210, Minolta, Osaka, Japan)를 이용하여 L값(lightness, 명도), a값(redness, 적색도), b값(yellowness, 황색도)을 각각 3회씩 측정하여 평균값으로 나타내었다.
- 4와 같다. 시금치 페스토의 최적화는 독립변수인 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 배합범위 안에서 유의적인 결과를 나타낸 기호도 검사의 외관, 색, 향미, 맛과 전반적인 기호도를 최대로 설정하여 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)를 예측하였으며, 지점예측(point prediction)을 통해 최고의 desirability를 나타낸 최적점을 선택하여 도출하였다. 선택된 최적점과 시금치를 이용한 페스토의 표준레시피는 올리브 오일 175.
- 시금치는 흐르는 물로 씻어 끓는 물에 30초간 데친 후 물기를 제거하여 준비하였으며, 아몬드와 잣은 5분간 로스팅하여 1:1 비율로 혼합하여 사용하였다. 시금치와 올리브 오일을 믹서기 (HMF-2500TG, Hanil, Seoul, Korea)를 이용하여 2분간 분쇄하여 페이스트 형태로 만든 후 마늘, 견과류, 파마산 치즈를 넣고 30초간 혼합하여 시료로 사용하였다.
- 반응표면분석 실험을 위해 3-level-3-factor 실험계획인 Box-Behnken Design(BBD)에 따라 독립변수로는 올리브 오일(X1), 파마산 치즈(X2), 견과류(X3)의 함량을 3개 요인으로 설정하여 세 가지 변수를 －1, 0, 1의 3단계로 부호화 하였다. 종속변수로는 pH, 색도(L, a, b), 점도, 총균수, 관능적 특성으로 설정하였다. 시금치 페스토의 배합비는 바질 페스토 배합비(Kim 등 2007; Kim MH 2013; Park JW 2015)를 참고하여 예비실험을 통해 올리브 오일 100~300g, 파마산 치즈 25~75 g, 견과류 12~30 g의 한계구간을 결정하였다.
- 1차 선형효과, 2차 곡선효과 및 인자간 교호작용을 보았으며, 독립변수에 대한 종속변수의 반응 표면 상태를 peturbation plot과 response surface 3D plot을 이용하여 분석하였다. 최적화는 수치최적화(numerical optimization)와 모형최적화(graphical optimization)를 통해 올리브 오일, 파마산 치즈 및 견과류의 양을 선정하였고, 그 때의 점을 예측하여 최적점으로 선정하였다.
- 관능검사를 실시할 때에는 익힌 스파게티 면을 함께 공급하여 평가하도록 하였다. 특성차이검사 항목은 녹색도(greenness), 윤기(gloss), 시금치 냄새(spinach flavor), 시금치 맛(spinach taste), 기름진 맛(oily taste), 걸쭉한 정도 (thickness)에 대해 9점 척도를 이용하여 검사하였다. 기호도 평가 항목은 외관(appearance), 색(color), 냄새(flavor), 맛(taste)에 대한 기호도 및 전체적인 기호도(overall acceptance)의 항목에 대해 9점 척도법으로 선호도가 높을수록 높은 점수를 주도록 하였다.
대상 데이터
- 본 실험에 사용된 시금치는 전남 신안에서 재배된 것으로 서울 소재 시장에서 구입하였으며, 올리브 오일(폰다나, 이탈리아), 다진 마늘(우일농산영농조합, 의성), 잣(미락푸드, 가평), 아몬드(팜앤팜, 미국), 소금(해표사조, 신안), 파마산 치즈(크래프트, 미국)는 시중 마트에서 구입하였다. 시금치 페스토 최적화 연구를 위해 주재료인 시금치 100 g에 대한 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 반응표면실험계획법에 따른 배합비는 Table 1과 같다.
데이터처리
- 시금치 페스토의 품질 특성 및 성분들 간의 상호작용과 경향을 알아보기 위해 design expert 9 프로그램(State-Ease Inc. Mineapolis, MN, USA)의 ANOVA test 및 회귀분석을 이용하였으며, model의 적합성 여부는 F-test로 유의성을 검증하였다.
이론/모형
- 시금치 페스토는 표준평판법을 사용하여 일반세균수를 측정하였다. 페스토 10 g을 취한 후 멸균된 0.
- 시금치 페스토의 관능검사는 15명의 패널요원을 선발하여 충분한 지식과 관능검사의 평가기준을 숙지시킨 후, 관능검사에 응하도록 하였다. 실험의 객관성을 보장하고, 정확도를 증가시키기 위해 균형 불완비 블록계획법(BIBD: Balanced Incomplete Block Design)을 사용하여 랜덤화(randomization), 블록화(blocking)하였다. 따라서 15명의 관능검사 패널이 15가지의 시료 중 5가지의 시료를 평가하도록 하였으며, 관능검사는 특성차이검사와 기호도 평가로 나누어서 실시하였다.
성능/효과
- 00 수준으로 올리브유 100 g, 파마산 치즈 50 g, 견과류 36g 수준에서 가장 높은 값을 나타내었다. L값은 각 요인들이 독립적으로 작용하는 Linear 모델이 선택되었으며(Table 3), Petrubation plot과 반응표면 분석 결과, L값은 올리브 오일의 함량이 증가할수록 감소하였으며, 파마산 치즈와 견과류 함량이 증가할수록 증가하는 경향을 나타내었다(Fig. 1). a값도 Linear model이 선택되었으며, p=0.
- 0001로 1% 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정이 되었다(Table 3). Perturbation plot 분석과 반응표면 분석 결과, 올리브 오일이 증가함에 따라서 페스토소스의 점도는 낮아졌으며, 파마산 치즈와 견과류는 점도를 높이는 것을 확인하였다(Fig. 1). Kim HD(2004)의 연구에서 소스의 점도는 제품의 품질에 가장 영향을 많이 미치는 요인으로 주로 분말시료의 첨가가 많아질수록 점도가 증가한다고 하였는데, 본 연구에서도 분말시료인 파마산 치즈와 견과류가 점도에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 30 log CFU/g 수준으로 올리브 오일 100 g, 파마산 치즈 50 g, 견과류 36 g에서 가장 낮게 나타났다. Perturbation plot 분석과 반응표면 분석 결과, 파마산 치즈와 견과류 함량은 시금치 페스토의 총균수에는 큰 영향을 끼치지 않았으나, 올리브 오일 함량은 증가할수록 총균수는 감소하는 경향을 보였다(Fig. 1). Fakourelis 등(1987)의 연구에서 chlorophyll의 경우 빛이 존재하는 경우, 산소를 생산하여 지질산화를 촉진하지만 β-carotene이 있을 때에는 β-carotene이 filtering 역할을 하여 산소를 제거하고 지질산화를 억제한다고 하였는데, 본 연구에서도 올리브 오일과 시금치에 들어있는 항균효과를 가진 chlorophyll 색소와 시금치의 β-carotene 색소가 시너지 효과를 내어 올리브 오일이 총균수에 영향을 준 것으로 사료된다.
- 1% 이내 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석 결과, 느끼한 맛에는 올리브 오일이 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 걸쭉한 정도(thickness)는 3.
- 7 수준으로 Linear model이 적합한 모델로 채택되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석 결과, 페스토의 시금치 향미와 맛은 올리브 오일, 파마산 치즈 및 견과류의 양과 음의 상관관계를 나타냈는데(Fig. 2), 결과적으로 주재료인 시금치가 가장 많은 영향을 주고 있음을 알 수 있었으며, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 양이 적을수록 시금치의 향미와 맛은 강해짐을 알 수 있었다. 느끼한 맛의 정도(oilly taste)는 3.
- 0018로 1%이내 수준에서 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석결과, 페스토의 걸쭉한 정도는 올리브 오일의 함량이 감소할수록 증가하는 경향을 나타냈다.
- 0001로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면곡선에서 페스토의 윤기에는 올리브 오일이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 올리브 오일이 증가할수록 윤기의 정도는 높아지는 것으로 나타났다. Park 등(2016)의 연구에서 견과류의 첨가는 페스토의 윤기에는 영향이 없다고 하였는데, 본 연구에서도 같은 결과를 나타내었다.
- 0018로 1% 이내에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot와 반응표면 분석 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 녹색도에 대해 음의 상관관계를 나타내었다. 윤기(gloss)의 강도는 4.
- 0018로 유의성이 있었다. Petrubation plot과 반응표면 분석 결과, 올리브 오일의 증가는 b값을 감소시키는 반면, 파마산 치즈와 견과류는 반대의 경향을 나타내었다. Lee 등(2001)의 연구에서 시금치의 클로로필은 단독으로 존재할 때보다 linoleic acid와 함께 있을 때 분해가 더 촉진되고, 산화분해효소인 lipoxygenase는 linoleic acid, linolenic acid 등의 불포화지방산의 산화를 촉진시키며, 생성된 과산화물이 식품의 클로로필이나 카로티노이드와 같은 지용성 색소와 cooxidation을 일으켜 이들 색소의 분해를 일으킨다고 하였는데, 본 연구에서 견과류로 사용한 아몬드와 잣 등이 L값과 b값에 많은 영향을 주는 것과 관련이 있음을 알 수 있었다.
- 0095로 유의성이 있었다. Petrubation plot과 반응표면 분석 결과, 올리브 오일의 함량이 증가할수록 a값이 증가하였는데, 올리브 오일 함량의 증가로 시금치 비율이 감소된 것으로 판단된다. b값은 15.
- 본 연구에서는 시금치의 활용도 증진을 위해 시금치 페스토의 최적조건을 구하고자 반응표면분석법을 활용하여 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류를 독립변수로 하여 실험을 계획하였고, 분석을 통해 최적화하였다. pH, 색도, 점도와 같은 이화학적 특성은 Linear model이 채택되었으며, 파마산 치즈의 함량이 증가할수록 pH 값은 감소하는 것으로 나타났다. 색도에서 올리브 오일의 함량 증가에 따라 L값은 감소하는 경향을 보였으며, a, b값은 증가하는 경향을 나타냈다.
- 페스토의 시금치 맛과 향미 정도를 알아본 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 음의 상관관계를 보여 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 양이 적을수록 시금치의 맛과 향미는 좋아지는 것으로 나타났다. 기호도 검사 결과, 외관, 색, 향미, 맛, 전반적인 기호도 모두 quadratic model이 채택되었으며, 색을 제외한 모든 항목에서 p-value가 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 기호도 검사 항목의 최대값을 목표범위로 충족시키는 최적배합 비율은 올리브 오일 175.
- 기호도 검사 결과, 외관, 색, 향미, 맛, 전반적인 기호도 모두 quadratic model이 채택되었으며, 색을 제외한 모든 항목에서 p-value가 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 기호도 검사 항목의 최대값을 목표범위로 충족시키는 최적배합 비율은 올리브 오일 175.29 g, 파마산 치즈 49.51 g, 견과류 27.37 g으로 나타났다.
- 2), 결과적으로 주재료인 시금치가 가장 많은 영향을 주고 있음을 알 수 있었으며, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 양이 적을수록 시금치의 향미와 맛은 강해짐을 알 수 있었다. 느끼한 맛의 정도(oilly taste)는 3.8~7.7 수준으로 페스토의 회귀곡선의 결정계수 R2값은 0.9165로 나타났으며, p=0.0001로 0.1% 이내 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면 분석 결과, 느끼한 맛에는 올리브 오일이 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.
- Lee 등(2001)의 연구에서 시금치의 클로로필은 단독으로 존재할 때보다 linoleic acid와 함께 있을 때 분해가 더 촉진되고, 산화분해효소인 lipoxygenase는 linoleic acid, linolenic acid 등의 불포화지방산의 산화를 촉진시키며, 생성된 과산화물이 식품의 클로로필이나 카로티노이드와 같은 지용성 색소와 cooxidation을 일으켜 이들 색소의 분해를 일으킨다고 하였는데, 본 연구에서 견과류로 사용한 아몬드와 잣 등이 L값과 b값에 많은 영향을 주는 것과 관련이 있음을 알 수 있었다. 또한 Park JW(2015)의 견과류의 종류를 달리하여 제조한 페스토 연구에서 잣을 첨가한 페스토의 색도 변화가 가장 컸다고 보고하였는데, 본 연구에서는 아몬드와 잣을 1:1로 혼합하여 첨가하여 견과류의 종류가 페스토의 색도 변화에 영향을 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.
- pH, 색도, 점도와 같은 이화학적 특성은 Linear model이 채택되었으며, 파마산 치즈의 함량이 증가할수록 pH 값은 감소하는 것으로 나타났다. 색도에서 올리브 오일의 함량 증가에 따라 L값은 감소하는 경향을 보였으며, a, b값은 증가하는 경향을 나타냈다. 점도는 올리브 오일의 양과는 음의 상관관계를 보였으며, 파마산 치즈와 견과류와는 음의 상관관계를 나타냈다.
- 시금치 페스토의 최적화는 독립변수인 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 배합범위 안에서 유의적인 결과를 나타낸 기호도 검사의 외관, 색, 향미, 맛과 전반적인 기호도를 최대로 설정하여 canonical 모형의 수치 최적화(numerical optimization)를 예측하였으며, 지점예측(point prediction)을 통해 최고의 desirability를 나타낸 최적점을 선택하여 도출하였다. 선택된 최적점과 시금치를 이용한 페스토의 표준레시피는 올리브 오일 175.29 g, 파마산 치즈 49.51 g, 견과류 27.37 g으로 예측되었으며, 이때 외관 7.16, 색 7.17, 향미 7.10, 맛 7.24, 전반적인 기호도 7.49, desirability 1.0으로 나타났다.
- Park 등(2016)의 연구에서 견과류의 첨가는 페스토의 윤기에는 영향이 없다고 하였는데, 본 연구에서도 같은 결과를 나타내었다. 시금치 향미(spinach flavor)의 강도는 2.9~5.5 수준으로 Linear model이 적합한 모델로 채택되었으며, 시금치 향미에 대한 페스토의 회귀곡선의 결정계수 R2값은 0.6235, p=0.0108로 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. 시금치 맛(spinach taste)의 강도는 3.
- 8507로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다. 올리브유 300 g, 파마산 치즈 25 g, 견과류 24 g 수준에서 pH 값이 가장 높았으며, perturbation plot과 반응표면분석 결과, 3가지 변수 중 파마산 치즈의 함량이 증가할수록 pH 값은 감소하는 경향을 나타냈다(Fig. 1).
- 6 수준의 범위로 나타났다. 외관, 색, 향, 맛, 전반적인 기호도는 모두 시료간의 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p값은 외관 p=0.0057, 색 p=0.2514, 향미 p=0.0077, 맛 p=0.0021, 전반적인 기호도 p=0.0104로 색에 대한 기호도를 제외하고, 5% 이내에서 유의성이 나타났으며, 모델 적합성이 인정되었다. 유의성이 나타난 외관, 향미, 맛, 전반적인 기호도의 회귀곡선 결정계수인 R2값은 1에 가까운 0.
- 9276으로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았다. 외관, 향미, 맛, 전반적인 기호도 모두 견과류가 양이 증가할수록 기호도가 좋아지는 것으로 나타났고, 다음으로는 파마산 치즈, 올리브 오일 순서로 기호도에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- Perturbation plot와 반응표면 분석 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 녹색도에 대해 음의 상관관계를 나타내었다. 윤기(gloss)의 강도는 4.3~7.6 수준으로 각각 독립적으로 영향을 미치는 Linear model이 적합한 모델로 채택되었으며, 윤기에 대한 페스토의 회귀곡선의 결정계수 R2값은 0.8538로 나타났으며, p=0.0001로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot과 반응표면곡선에서 페스토의 윤기에는 올리브 오일이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 올리브 오일이 증가할수록 윤기의 정도는 높아지는 것으로 나타났다.
- 색도에서 올리브 오일의 함량 증가에 따라 L값은 감소하는 경향을 보였으며, a, b값은 증가하는 경향을 나타냈다. 점도는 올리브 오일의 양과는 음의 상관관계를 보였으며, 파마산 치즈와 견과류와는 음의 상관관계를 나타냈다. 특성차이검사 결과, Linear model이 채택되었으며, 윤기, 느끼한 맛, 걸쭉한 정도는 파마산 치즈나 견과류에 대한 영향보다 올리브 오일에 대한 영향이 큰 것으로 나타났다.
- 제조조건을 달리하여 제조한 시금치 페스토의 기호도 검사결과, 외관은 4.4~7.3, 색은 3.7~7.4, 향미는 4.4~7.1, 맛은 4.2~7.3, 전반적인 기호도는 3.5~7.6 수준의 범위로 나타났다. 외관, 색, 향, 맛, 전반적인 기호도는 모두 시료간의 교호작용을 하는 quadratic model로 결정되었으며, p값은 외관 p=0.
- 제조조건을 달리하여 제조한 시금치 페스토의 점도에 대한 이차회귀모형의 결정계수 R2값은 0.8438로 회귀방정식에 대한 설명력이 높았으며, p=0.0001로 1% 수준에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정이 되었다(Table 3). Perturbation plot 분석과 반응표면 분석 결과, 올리브 오일이 증가함에 따라서 페스토소스의 점도는 낮아졌으며, 파마산 치즈와 견과류는 점도를 높이는 것을 확인하였다(Fig.
- 제조조건을 달리하여 제조한 시금치 페스토의 총균수는 2.91~3.30 log CFU/g 수준으로 올리브 오일 100 g, 파마산 치즈 50 g, 견과류 36 g에서 가장 낮게 나타났다. Perturbation plot 분석과 반응표면 분석 결과, 파마산 치즈와 견과류 함량은 시금치 페스토의 총균수에는 큰 영향을 끼치지 않았으나, 올리브 오일 함량은 증가할수록 총균수는 감소하는 경향을 보였다(Fig.
- 제조조건을 달리하여 제조한 시금치 페스토의 특성차이검사에서 녹색도(greenness)의 강도는 3.9~7.7 수준으로 각각 독립적으로 영향을 미치는 Linear model이 R적합한 모델로 선정되었으며, 녹색도에 대한 페스토의 회귀곡선의 결정계수 R2값은 0.7327, p=0.0018로 1% 이내에서 유의적으로 모델의 적합성이 인정되었다. Perturbation plot와 반응표면 분석 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 녹색도에 대해 음의 상관관계를 나타내었다.
- 점도는 올리브 오일의 양과는 음의 상관관계를 보였으며, 파마산 치즈와 견과류와는 음의 상관관계를 나타냈다. 특성차이검사 결과, Linear model이 채택되었으며, 윤기, 느끼한 맛, 걸쭉한 정도는 파마산 치즈나 견과류에 대한 영향보다 올리브 오일에 대한 영향이 큰 것으로 나타났다. 페스토의 시금치 맛과 향미 정도를 알아본 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 음의 상관관계를 보여 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 양이 적을수록 시금치의 맛과 향미는 좋아지는 것으로 나타났다.
- 특성차이검사 결과, Linear model이 채택되었으며, 윤기, 느끼한 맛, 걸쭉한 정도는 파마산 치즈나 견과류에 대한 영향보다 올리브 오일에 대한 영향이 큰 것으로 나타났다. 페스토의 시금치 맛과 향미 정도를 알아본 결과, 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류 모두 음의 상관관계를 보여 올리브 오일, 파마산 치즈, 견과류의 양이 적을수록 시금치의 맛과 향미는 좋아지는 것으로 나타났다. 기호도 검사 결과, 외관, 색, 향미, 맛, 전반적인 기호도 모두 quadratic model이 채택되었으며, 색을 제외한 모든 항목에서 p-value가 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다.
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